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只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
我拥有了超能力！Meta最牛文科生让3个AI互掐，竟造出1人技术部
Meta产品经理Zevi Arnovitz零技术基础，借助Cursor和Claude治愈代码恐惧。他分享经历，用管理团队方式管理AI，建立开发流，还让AI互审代码。AI正让普通人构建未来，职场需全能构建者。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
GPT-5难产内幕曝光！核心团队遭挖空，推理魔咒难破，靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕，其未取得技术突破，OpenAI面临数据瓶颈与技术难题，核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过，OpenAI获巨额融资，推理模型成突破口，还在开发“通用验证器”。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写，详细梳理英伟达产品体系和命名规则，涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等，介绍各层级产品特性，还提及通信技术、开发框架CUDA，助读者清晰了解英伟达产品。
HBM之父：HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发，它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效，应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测，未来HBF将取代HBM，还提出金氏定律指导行业发展。
全球爆红后，Clawdbot之父2小时深度专访：退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流，如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历，认为AI时代程序员要关注系统架构，强调与AI融合。